本发明涉及一种水煤浆气化过程的代理模型建模方法，此方法选取若干个可测的过程状态作为输入变量，包括氧煤比、煤浆浓度、煤浆流量、煤中H/C元素摩尔比、煤中O/C元素摩尔比及煤中的灰分含量，同时，选取若干个可测的过程状态作为目标输出变量，包括出口合成气中CO的含量、CO2的含量、H2的含量、出口处的温度和煤炭中碳的转化率。
利用拉丁超立方采样方法对输入变量进行采样后，对输入数据进行分析与处理。
利用Kriging代理模型建立输入变量与输出变量之间的数据模型，通过改进后的粒子群优化算法求解出最优代理模型参数。
该模型的拟合精度高、跟踪效果好、模型泛化能力强，具有较好的工业运行指导意义。

钱锋 钟伟民 杜文莉 李智

华东理工大学

200237 上海市徐汇区梅陇路130号

本发明涉及一种水煤浆气化过程的代理模型建模方法，此方法选取若干个可测的过程状态作为输入变量，包括氧煤比、煤浆浓度、煤浆流量、煤中H/C元素摩尔比、煤中O/C元素摩尔比及煤中的灰分含量，同时，选取若干个可测的过程状态作为目标输出变量，包括出口合成气中CO的含量、CO2的含量、H2的含量、出口处的温度和煤炭中碳的转化率。
利用拉丁超立方采样方法对输入变量进行采样后，对输入数据进行分析与处理。
利用Kriging代理模型建立输入变量与输出变量之间的数据模型，通过改进后的粒子群优化算法求解出最优代理模型参数。
该模型的拟合精度高、跟踪效果好、模型泛化能力强，具有较好的工业运行指导意义。